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揭開AI獲利的神秘面紗：為何「Tokens」是你看懂OpenAI、Google真實價值的唯一鑰匙？
近期，每當我們談論人工智慧（AI），鎂光燈總聚焦在那些令人瞠目結舌的數字上：OpenAI的年化營收（ARR）據報已飆升超過34億美元，Anthropic緊追在後，而微軟、Google等科技巨擘更是將AI視為未來數十年最重要的成長引擎。這些數字固然振奮人心，但對於身在台灣，習慣以「出貨量」、「毛利率」來衡量一家公司實力的我們來說，這些雲端上的AI公司，其獲利模式似乎總隔著一層神秘的面紗。他們究竟在賣什麼？錢是從哪裡來的？
多數人會直覺地回答：「賣ChatGPT的訂閱服務啊！」這答案只對了一半，而且是比較小的那一半。要真正洞悉這場AI淘金熱的底層邏輯，我們必須拋開傳統的軟體銷售思維，去理解一個更核心、更根本的概念——「Tokens」。
Tokens，這個在中文裡尚無統一翻譯的詞彙（有人稱之為「令牌」或「詞元」），正是AI產業的「原子單位」。它既是AI模型運作的「電力」，也是商業模式的「計價基礎」。就像我們評估一家煉油廠的價值，不能只看它加油站的零售收入，更要看它的原油處理量；同樣地，要評估AI公司的潛力，觀察其「Tokens呼叫量」的增長，遠比單看訂閱使用者數來得更精準、更具前瞻性。
這篇文章將為您徹底揭開Tokens的神秘面紗。我們將從最基礎的概念出發，解釋它如何與算力成本直接掛鉤，進而拆解當前消費市場（C端）與企業市場（B端）中，Tokens正在哪些場景被大量消耗。最後，我們將探討未來的技術趨勢將如何引爆Tokens的需求，並將這股全球性的浪潮，拉回到台灣的視角，探討我們在這場世紀變革中的機會與挑戰。
一、AI的「水電煤」：到底什麼是Tokens？
在深入探討商業應用前，我們必須先建立一個清晰的共識：Tokens究竟是什麼？為何它如此重要？
從文字到數字：AI模型的通用語言
簡單來說，Tokens是大型語言模型（LLM）處理資訊的基本單位。當我們向ChatGPT或任何AI模型輸入一段文字，例如「今天台北天氣如何？」，模型並不是直接「讀懂」這句話。相反地，它會先將這段話「打碎」成一個個Tokens。
這個過程有點像我們學習英文時，把一個句子拆解成單字、甚至是字根字首。對於AI模型來說，一個英文單字通常就是一個Token，而一個中文字，可能被計算為1到2個Tokens。數字、標點符號也會被視為獨立的Token。例如，「今天台北天氣如何？」這句話，可能會被模型分解成「今天」、「台北」、「天氣」、「如何」、「？」這5個Tokens。
模型內部，每一個Token都被賦予一個獨一無二的數字編號。因此，我們輸入的任何文字，最終都會被轉換成一串數字序列，這才是AI模型真正能夠「理解」並進行運算的形式。當模型生成回覆時，它也是先在內部生成一串代表Tokens的數字，再將其「翻譯」回我們看得懂的文字。所以，Tokens就是AI世界裡的「通用語言」與「基本元素」。
為何Tokens是算力的「電費帳單」？
理解了Tokens是運算的基本單位後，其商業重要性就浮現了。每一次AI模型的運算，從理解你的問題到生成答案，每一個Token的處理，都需要消耗底層硬體的計算資源——也就是昂貴的GPU（繪圖處理器）算力。
這就好比我們家裡的電費帳單。我們用了多少度的電，電力公司就收多少錢。在AI的世界裡，Tokens的處理量，就等同於「用電量」。處理的Tokens越多，模型需要做的運算就越複雜（其計算量甚至呈平方級增長），佔用的GPU時間就越長，消耗的電力和網路頻寬也越多。
這正是所有基礎模型廠商（如OpenAI、Google、Anthropic）都以Tokens作為API（應用程式介面）計價核心的原因。它們的定價模式通常是「每百萬Tokens輸入/輸出收費X美元」。這不是隨意制定的價格，而是根據其背後巨大的算力、能源和硬體維護成本，經過精密計算得出的結果。因此，追蹤一家公司的Tokens呼叫量，本質上就是在追蹤其最核心的「產能利用率」與「營收基礎」。
從API到訂閱制：巨頭如何將Tokens變現
目前，AI巨頭們將Tokens轉化為收入的模式主要有兩大類：
1. B端（企業）按量計費：這是最直接的模式。企業開發者透過API將AI模型的能力整合到自己的產品或服務中，例如一家電商網站用AI自動生成商品描述，或是一家軟體公司推出AI程式碼助手。這些企業客戶會根據其實際使用的Tokens數量，向模型廠商支付費用。這就像是向台電支付工業用電的電費，用多少付多少。
2. C端（消費者）打包收費：這就是我們熟悉的ChatGPT Plus、Gemini Advanced等月費訂閱制。表面上看，我們是為「更強大的功能」付費，但其背後，模型廠商也為每個付費使用者設定了一個隱性的、相當寬鬆的Tokens使用額度。這就好比電信商的「吃到飽」方案，雖然名義上無限使用，但仍有基於合理使用原則的限制，其成本基礎依然是預估的數據流量（Tokens）消耗。
總結來說，無論是直接的API呼叫，還是間接的訂閱服務，Tokens都是AI商業模式的基石。它的消耗量，直接且同步地反映了AI技術被市場接納和應用的真實程度。這也是為何微軟Azure雲端服務的日均Tokens呼叫量能一年內（報告資料顯示從2024年6月到2025年6月）從0.55兆暴增至4.40兆，而與此同時，其最大客戶OpenAI的年化營收也從55億美元衝破百億美元大關。兩者之間存在著強烈的正相關關係。
二、戰場前線報告：Tokens在哪裡被大量消耗？
既然我們知道了Tokens的重要性，下一個關鍵問題便是：在真實世界中，這些數以兆計的Tokens，究竟在哪裡被消耗掉了？我們可以將其劃分為C端（消費者）和B端（企業）兩大戰場來進行分析。
C端戰場：從個人助理到多媒體創作的「Token消費大戶」
消費者市場是AI技術最先「出圈」的地方，其應用場景多元且充滿活力。
1. 聊天助手（Chatbots）：這是最基礎也最廣為人知的應用。以ChatGPT為首，包括Google的Gemini、Anthropic的Claude等，已在全球累積了數億使用者。根據最新資料（截至2024年初），ChatGPT的月活躍使用者數早已穩定在1億以上，其網頁與APP的總瀏覽量更是驚人。每一個問題、每一次對話，都在持續不斷地消耗Tokens。雖然許多使用者使用的是免費版，但其龐大的使用者基數為模型訓練提供了寶貴資料，而付費使用者（據估算已達數百萬）則直接貢獻了數十億美元的營收，成為OpenAI現金流的重要支柱。
2. 整合進現有產品的AI功能：這或許是未來C端Tokens消耗量最大的驅動力。相較於讓使用者去下載一個新的AI App，將AI功能「無縫植入」到人們每天都在使用的產品中，威力更為巨大。最典型的例子就是Google的AI搜尋（AI Overview）。全球數十億的Google使用者，在搜尋時會被動或主動地觸發AI生成的摘要，每一次觸發都是一次Tokens呼叫。這就像在台灣，如果PChome或momo購物網的商品搜尋結果，頂部都由AI生成一個購買建議，其每天產生的Tokens消耗將是天文數字。同樣地，字節跳動旗下的抖音、剪映等App，也已大量內建AI功能，如AI自動生成文案、一鍵生成數位人短片等，這些功能都在其龐大的使用者基礎上，悄悄地消耗著海量的Tokens。
3. 新興多媒體應用：如果說文字型AI的Token消耗是「細水長流」，那麼圖像、音訊、影片等多媒體AI的消耗就是「洩洪」。生成一張高品質的圖片（如Midjourney），其背後需要處理的Token量遠超一篇短文。而隨著OpenAI的Sora、Google的Veo等影片生成模型的問世，未來「文生影片」將成為巨大的Token消耗場景。想像一下，生成一段15秒的短影片，模型可能需要處理數十甚至數百幀畫面，每一幀都相當於一張圖片，其Token消耗量可能是文字對話的數百、甚至數千倍。這類應用目前雖未全面普及，但其潛在的Token消耗能力，將是未來C端市場爆發式增長的核心動力。
B端戰場：企業才是AI淘金熱的「沉默金主」
儘管C端應用吸引了所有人的目光，但真正撐起AI巨頭估值和營收增長的，是相對低調卻含金量極高的B端企業市場。相較於C端使用者多為嘗鮮或娛樂，B端客戶是為了「提高生產力」和「降低成本」而付費，意願更強，規模也更大。
根據資料分析，OpenAI的營收結構中，來自企業客戶的收入佔比已超過一半，且增長速度遠快於消費者訂閱。而Anthropic這家公司，更是從一開始就將重心放在企業級API服務上，其高達80%的營收都來自B端。Tokens在B端市場的消耗，主要體現在以下幾個關鍵領域：
1. 軟體開發與IT維運：這是AI落地最快、價值最明顯的場景。以微軟的GitHub Copilot為代表的AI程式碼助手，已成為全球開發者的標準配備。它能自動補齊程式碼、解釋程式碼邏輯、甚至生成完整的函式。每一次的程式碼建議，都是一次API呼叫。對於一個數千人規模的研發團隊，例如在鴻海、台積電或聯發科工作的工程師們，如果全面導入這類工具，每天產生的Tokens消耗將極其可觀。這不僅僅是提升效率，更是改變了整個軟體開發的生產模式。
2. 企業知識管理與資料分析：大型企業內部往往累積了海量的文件、報告、郵件和資料。過去要從中找到有效資訊，耗時耗力。現在，企業可以利用AI模型打造內部的「智慧搜尋引擎」或「資料分析師」。員工可以直接用自然語言提問（例如，「幫我總結過去一年所有關於半導體供應鏈風險的報告」），AI便能迅速閱讀、理解並整理成答案。在這個過程中，大量的文件被轉換為Tokens進行處理。對於金融業（如富邦、國泰）、法律界或高科技製造業來說，這類應用的價值巨大。
3. 客戶服務與行銷自動化：傳統的客服機器人規則僵化，體驗不佳。基於大型語言模型的AI客服，則能進行更自然、更人性化的多輪對話，解決複雜的客戶問題。從售前的產品推薦，到售後的疑難排解，每一次與客戶的互動，都在消耗Tokens。同時，在行銷領域，AI已被廣泛用於自動生成廣告文案、社群媒體貼文、個人化的行銷郵件等，大幅提升了行銷人員的效率。台灣的AI行銷科技公司沛星（Appier）的成功，也側面印證了AI在這一領域的巨大潛力。
4. 專業領域的內容生成：從律師事務所自動草擬合約，到建築師事務所利用AI進行初步的設計方案生成，再到製藥公司運用AI分析臨床試驗資料並撰寫報告，AI正在深入各行各業的核心工作流。這些專業任務往往涉及複雜的邏輯和大量的背景知識，單次任務的Tokens消耗量遠高於日常對話，其創造的商業價值也更高。
B端市場的特點是，一旦某個應用被驗證能有效提升生產力，企業客戶便會大規模採購與部署，帶來穩定且持續增長的Tokens消耗。這正是所有AI巨頭不遺餘力爭奪企業客戶的原因——他們才是這場淘金熱中，最沉默、也最慷慨的買單者。
三、未來的石油戰爭：AI巨頭的技術佈局與Tokens的價值飛輪
如果說當前的Tokens消耗已經蔚為可觀，那麼放眼未來，隨著技術的飛速迭代，我們正處於一場需求爆炸的前夕。AI巨頭們的技術佈局，無一不是在為更大規模的Tokens消耗鋪路，這將形成一個強大的價值飛輪。
「更聰明、更能幹」：四大技術趨勢如何引爆Tokens需求
觀察近期GPT-5、Grok-4等新一代模型的技術方向，我們可以歸納出四大趨勢，它們將從根本上改變AI的應用模式，並以倍數級別推升Tokens的消耗。
1. 推理增強（Reasoning Enhancement）：過去的AI模型傾向於「一步到位」給出答案，但常在複雜的邏輯問題上犯錯。新一代模型引入了「思維鏈（Chain-of-Thought）」或「深度思考」機制。這意味著，模型在回答複雜問題時，會先將問題分解成多個小步驟，進行一步步的內部推理，最後再整合出答案。這就好比一個學生在解數學題時，不只寫出答案，還會把詳細的計算過程寫出來。對使用者來說，結果更可靠了；但對模型而言，一次回答變成了多次內部呼叫，Tokens消耗量可能因此增加數倍。這將解鎖金融風控、法律判例分析、科學研究等對準確性要求極高的「零容忍錯誤」場景。
2. 多模態（Multimodality）：未來的AI將不再僅僅是文字處理器。它們能同時理解文字、圖像、聲音和影片，並在這些模態之間自由轉換。想像一下，保險理賠員只需要用無人機拍下事故車輛的影片，AI就能自動識別損傷部件、評估維修成本，並生成一份圖文並茂的理賠報告。在這個過程中，影片的每一幀、現場的聲音、理賠員的語音指令，全都會被轉換為Tokens進行處理。從單一的文字模態走向多模態，意味著單次任務的資料輸入量呈指數級增長，Tokens消耗自然也將水漲船高。
3. Agent化（Agentification）：這是AI從「工具」走向「助理」的關鍵一步。AI Agent不再是被動地回答問題，而是能主動地、自主地為你完成多步驟的複雜任務。例如，你只需要對它說：「幫我規劃下週末去東京的家庭旅行，預算五萬台幣，包含機票、住宿和三個適合小孩的景點。」這個Agent會自動上網搜尋航班、比價訂房網站、查詢景點資訊、呼叫API完成預訂，最後給你一份完整的行程。在這個過程中，每一次的上網搜尋、每一次的API呼叫、每一次的內部決策，都是一次獨立的Tokens消耗。Agent化將把AI從「聊天對象」變成真正可執行的「數位勞動力」。
4. 長上下文（Long Context）：上下文視窗（Context Window）可以理解為AI的「短期記憶」。視窗越大，AI能一次性「讀進」和處理的資訊就越多。早期的模型可能只能記住幾頁A4紙的內容，而現在的模型（如Claude 3.5）已能處理超過100萬Tokens，相當於一本厚厚的巨著。這意味著，企業可以將整份幾百頁的法律合約、一份完整的專案工程藍圖、或是一家公司的全年財報，一次性地「餵」給AI，讓它進行審閱、分析和總結。處理的資料從「截斷」變為「全量」，單次任務的Tokens消耗量將輕易地從數千躍升至數十萬甚至百萬級別。
價格戰開打：當AI跟水電一樣便宜時
與此同時，一個看似矛盾的趨勢正在發生：AI模型的使用價格正在快速下降。OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude 3.5 Sonnet等最新模型，在效能大幅提升的同時，其API價格卻比前代產品便宜了一半以上。
這背後的驅動力，一方面是演算法的優化（如稀疏化、量化等技術），讓模型「算得更少、算得更快」；另一方面則是硬體利用率的提升（如FlashAttention等技術），讓GPU「跑得更滿」。
價格下降並非壞事，反而會觸發更猛烈的需求爆發。當AI的使用成本降低到一定程度，許多過去因為「太貴而划不來」的應用場景將被解鎖。這形成了一個完美的正向循環：更低的價格 → 吸引更多使用者和應用場景 → 帶來海量的Tokens呼叫 → 產生更多資料以最佳化模型 → 效率提升，成本進一步降低。AI正在從一種昂貴的「奢侈品」，逐漸變為像水、電、網路一樣的「基礎設施」，其總市場規模也將因此無限擴大。
四、台灣的機會與挑戰：在這場全球AI盛宴中，我們該如何定位？
面對這場由Tokens驅動的全球AI革命，身處台灣的我們，既有得天獨厚的優勢，也面臨著嚴峻的挑戰。我們不可能、也不需要在每個環節都與美國巨頭正面競爭，而是應該思考如何聰明地在價值鏈中找到自己的位置。
硬體先行：半導體是台灣不可動搖的護城河
這是台灣最明確、最核心的優勢。前面提到，每一個Token的處理，最終都離不開高性能的晶片。無論是NVIDIA的GPU，還是Google、Amazon自研的ASIC晶片，其生產製造都極度依賴台積電（TSMC）的先進製程。可以說，台積電就是全球AI算力的「心臟」。
此外，從晶片設計（如聯發科、聯詠）、封裝測試（如日月光），到伺服器製造（如鴻海、廣達、緯創），台灣已經形成了全球最完整、最高效的AI硬體產業鏈。只要全球的Tokens呼叫量持續增長，對算力的需求就會不斷攀升，這條護城河就依然堅固。對台灣投資者而言，這條「賣軍火」的路線，是最清晰、最穩健的參與方式。我們不僅要關注日本軟銀（SoftBank）等全球投資巨擘的動向，更要深耕自身在硬體製造上的領導地位。
軟體跟上：從利基應用到產業AI的突圍之路
相較於硬體的強勢，台灣在大型基礎模型（Foundation Models）的研發上，與OpenAI等美國巨擘存在著巨大的差距。這是一個需要投入數百億美元資金和頂尖人才的競賽，我們不應好高騖遠。
然而，機會在於「應用層」。基礎模型就像是電力公司，而真正的價值創造，往往發生在無數使用電力的家電和工廠上。台灣的機會在於，利用這些強大的基礎模型作為「引擎」，結合自身深厚的產業知識（Domain Know-how），開發出針對特定領域的「殺手級應用」。
例如，台灣擁有世界頂尖的精密製造業和醫療體系。我們的企業可以專注於開發「工業AI」，用於最佳化晶圓廠的良率、預測工具機的故障；或是開發「醫療AI」，輔助醫生判讀醫療影像、分析病歷資料。這些應用或許不如ChatGPT那樣光鮮亮麗，但它們能解決真實的產業痛點，創造巨大的商業價值。國科會主導的TAIDE模型，雖然規模不大，但它在理解台灣本土語言文化與專業術語上具有優勢，可以成為開發這類利基應用的良好起點。
結論：超越喧囂，看懂AI的真實脈動
AI的浪潮洶湧而來，伴隨著無數的炒作與喧囂。作為敏銳的投資者與觀察家，我們需要學會撥開迷霧，看見事物的本質。
「Tokens」正是這樣一把鑰匙。它讓我們不再只滿足於追蹤那些表面的使用者數或新聞頭條，而是能夠深入到AI產業的引擎室，去觀察其最核心的運轉指標。Tokens的消耗量，不僅直接關聯著AI公司的營收，更忠實地反映了AI技術從實驗室走向工廠車間、辦公室和我們日常生活的真實進程。
展望未來，隨著推理增強、多模態、Agent化和長上下文等技術的成熟，我們將見證一場Tokens需求的超級爆發。企業端的應用將成為拉動增長的主力，而使用成本的持續下降，則會讓AI像水電一樣滲透到經濟的每一個角落。
對於台灣而言，這既是挑戰，更是機會。我們應當立足於半導體硬體的堅實基礎，積極擁抱全球頂尖的AI模型能力，專注於將AI技術與我們的優勢產業深度結合，從而打造出具有國際競爭力的軟硬整合解決方案。
下一次，當您再聽到AI巨擘發布驚人財報時，不妨換個角度思考：在這背後，又有多少兆的Tokens被處理？這些Tokens流向了哪些產業？而我們，又該如何在這條由Tokens鋪成的黃金大道上，找到屬於自己的位置？這，才是看懂下一波科技浪潮的關鍵所在。
